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Enregistrement W2012894518 · doi:10.1021/ma070372t

Effect of Ionic Binding on the Self-Diffusion of Anionic Dendrimers and Hydrophilic Polymers in Aqueous Systems as Studied by Pulsed Gradient NMR Techniques

2007· article· en· W2012894518 sur OpenAlexafffund
Héloïse Thérien‐Aubin, X. X. Zhu, Charles N. Moorefield, Kishore K. Kotta, George R. Newkome

Notice bibliographique

RevueMacromolecules · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNMR spectroscopy and applications
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesDivision of ChemistryNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDendrimerCationic polymerizationVinyl alcoholDiffusionPolymer chemistryAqueous solutionPolymerChemistryIonic bondingPolyelectrolyteIonic strengthPulsed field gradientSelf-diffusionPhysical chemistryOrganic chemistryMoleculeThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pulsed gradient NMR techniques including diffusion-ordered NMR spectroscopy have been used to study the self-diffusion of three carboxylated dendrimers in aqueous solutions of neutral poly(vinyl alcohol) (PVA) and of cationic poly(allyl amine) (PAAm). The ionic interaction between the cationic PAAm network and the anionic dendrimers had the most significant effect on the diffusion of the dendrimers in the system. The self-diffusion coefficients of the dendrimers in PAAm were an order of magnitude lower than in PVA and more widely distributed, and the activation energy for the displacement of the dendrimers in PAAm was higher than that in PVA. The effects of the dendrimer size, polymer concentration, and temperature on the diffusion of the dendrimers have also been studied.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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